一文带你走进智能引擎的后台——知识图谱（Knowledge Graph）

自智能搜索出现的那天起，在互联网上搜集信息似乎变得更加方便起来。从谷歌、百度等浏览器的检索功能，到现在智能问答的出现，无一不再展示着智能搜索引擎的进步。那么是什么重要的技术在推动着搜索引擎的发展？今天小室将带你走近智能服务技术的前沿话题——知识图谱。

知识图谱（Knowledge Graph）是指通过图结构表示和存储知识的一种形式，其核心是将真实世界中的实体及其关系以节点和边的方式表示，形成一个语义化的网状结构。这种结构能够直观地展示实体之间的连接和关系，从而为知识的获取、存储、管理和应用提供支持。知识图谱是一种有效的知识组织和管理工具，是人工智能和数据科学领域的重要技术支撑。

①实体（Nodes）：代表现实世界中的对象或概念，例如人、地点、事件等。

②关系（Edges）：描述实体之间的关联或交互，例如“朋友关系”、“位于”等。

③属性（Attributes）：对实体或关系的进一步描述，例如实体的名称、类型或时间等。

④语义化：通过使用本体（Ontology）或语义规则对知识进行结构化定义，以提升机器对知识的理解能力。

图1 实体与关系的说明

图2 属性的说明

 使用“实体-关系-实体”构成的三元组，就是知识图谱的核心架构模式，而加入属性后，就构成了“实体-属性-性值”三元组，更方便携带信息。

①信息检索与推荐：提高搜索引擎的结果准确性，提供个性化推荐。

②问答系统：支持自然语言的问答功能，通过知识推理回答复杂问题。

③智能助理：增强对用户意图的理解，提供语义化交互。

④科学研究：帮助整理和分析跨领域知识。

①信息组织与整合：通过图结构，将复杂的信息和知识进行结构化表示，使得不同来源、不同格式的知识能够统一、直观地呈现，便于理解与管理。

②知识发现与推理：基于图谱中的实体和关系，可以进行知识推理和发现新知识。例如，通过关系推理发现潜在的关联，或通过图算法（如路径搜索、聚类分析）揭示隐含的信息。

③提升搜索与推荐能力：在搜索引擎中，知识图谱帮助提高检索结果的相关性与准确性，理解用户查询背后的意图，并为用户提供更加精准的答案或推荐内容。

④增强自然语言处理能力：通过知识图谱，机器可以理解和处理自然语言中的语义关系，提升问答系统、对话系统的效果，支持更复杂的语义分析。

⑤智能决策与支持：知识图谱可用于支持决策过程，帮助分析决策条件、评估选项和预测后果，广泛应用于医疗、金融、企业决策等领域。

⑥跨领域知识共享：通过标准化和语义化表示，知识图谱可以促进跨领域的知识共享和协作，降低信息孤岛的现象。

⑦增强个性化体验：在社交平台、电商、媒体推荐等领域，知识图谱可根据用户行为和兴趣，提供更精准、个性化的服务和推荐。

我们通常使用Neo4j来储存图数据库（https://neo4j.com/  ），当我们收集到了足够的信息数据，怎样处理成Neo4j可以识别并储存的内容就变得尤为重要。接下来就是知识图谱的构建过程。

图3 知识图谱的构建过程

指的是从各类型数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，并在此基础上形成知识表达。

①实体抽取（Named Entity Recognition，NER）：在图片5中，抑郁症、药物等方框中的字为实体，具体指从文本数据中准确命名实体的部分，显示为图片4中的圆圈内内容。其抽取的质量（准确率、召回率等）对后续知识获取的效率以及质量影响极大，是信息抽取中最为基础和关键的部分。

②关系提取（Relation Extraction）：在图片5中黄底下划线的“治疗”，“属于”，“主要症状为”、“导致”、“形成”为实体之间抽取出的关联关系，通过关联才可以将实体链接起来，形成网状可检索的知识结构，而如何从文本语料中抽取这种关系是需要着重解决的问题。

图4 抑郁的知识图谱形成解析

图5 抑郁知识图谱的底层非结构化数据提取释义

③属性抽取（Attribute Extraction）：从不同信息库中采集特定实体的属性信息，如在图2中展示的，氟西汀的名字、主要作用、副作用等，这些信息都属于可从文本中获取的属性信息。属性抽取技术也可以实现从多种数据来源中汇集信息（如图片、声音）实现对实体信息的完整化过程。

在知识融合的过程中主要包括两部分内容，实体链接以及知识的合并。而在链接的过程中，涉及到共同参照分析。这是由于文本中指代的同一实体具有不同的表达方式，需要我们进行识别和处理。可以通过分析上下文信息，确定不同表达是否指代同一实体，并进一步链接。同时也存在一些同名异义的实体，为了确保每个实体的唯一性，我们需要进行以下步骤：首先进行候选实体生成，为每个模糊实体生成一组候选实体；在进行相似度计算，具体计算候选实体与模糊实体之间的相似度（通常可以采用属性相似度以及上下文相似度等方式），最后需要进行消歧决策，根据相似度得分，来选择最合适的候选实体作为最终实体。

经过前面的系列抽取，我们已经可以获得一系列的要素信息，并经过消歧等步骤获得了基本的事实表达。接下来进行的知识加工包括三个步骤，本体构建、知识推理以及质量评估。

（1） 本体构建（Ontology Construction）

本体（Ontology）是知识图谱中用来描述和组织知识的核心模型，定义了实体、关系和属性的类别及它们之间的层次结构和约束。通过本体构建，知识图谱能够明确实体与实体之间的关系以及它们所具备的属性。有效的本体构建可以使得知识图谱具有语义理解能力，支持推理和查询。

①定义概念（Classes）：确定图谱中将要表示的实体种类（如“人物”、“组织”、“地点”）。这些实体种类定义了实体的类别，便于对实体进行分类和组织。

示例：在医学领域，本体可以包括“疾病”、“症状”、“治疗方法”等概念。

②定义属性（Properties）：确定每个概念或实体类型的属性（如“年龄”、“地址”、“发布日期”）。

③定义实例（Individuals）：实体类中具体的实例。例如，“爱因斯坦”是“人物”类的一个实例，“北京”是“地点”类的一个实例。

④定义类之间的层级关系（Hierarchical Relationships）：本体中的类之间通常会有层次关系，例如“哺乳动物”是“动物”类的子类，“猫”是“哺乳动物”类的子类。通过这种层级关系，本体可以帮助知识图谱进行归类和推理。

⑤定义公理（Axioms）和约束：公理是本体中定义的规则或定理，用于约束实体和关系。例如，规定某个疾病必须由特定的症状引起，或某个患者必须在特定时间内就诊等。本体中的约束帮助提高知识图谱的准确性和一致性。

⑥使用本体建模语言：为了正式化本体的表达，通常使用本体建模语言，如RDF（Resource Description Framework）、OWL（Web Ontology Language）等。

（2）知识推理（Knowledge Inference）

知识推理是指通过图谱中的已有知识，自动推导出新的知识或验证已有知识的正确性。推理可以基于规则、逻辑或概率模型进行。通过推理，知识图谱可以自动推导出隐藏的关系、发现新的实体和关系。

①基于规则的推理：通过预定义的规则对知识图谱中的事实进行推理。例如：如果“X是Y的父亲”，而“Y是Z的母亲”，则可以推理出“X是Z的祖父”。规则通常采用逻辑公式表达，如基于描述逻辑（DL）或一阶逻辑（First-Order Logic）等。

②基于图算法的推理：利用图论中的算法，如最短路径、图遍历等，推导实体之间的潜在关系。例如，通过PageRank算法可以评估节点的重要性，通过路径推理可以发现新的实体关系。示例：通过图遍历算法，发现某个“医生”与多个“患者”之间的关系，从而推理出该医生的专业领域或研究方向。

③概率推理：使用概率模型对知识图谱中的不确定性进行建模和推理。例如，基于贝叶斯网络、马尔可夫逻辑网络等方法，推导某个事件或实体的可能性。示例：通过历史病例数据推理某种症状和疾病之间的概率关系。

（3）质量评估（Quality Evaluation）

知识图谱的质量评估是确保图谱的准确性、完整性和一致性的重要环节。评估标准可以从多个维度进行，包括图谱的正确性、覆盖度、可信度、更新频率等。

①准确性（Accuracy）：知识图谱中实体、关系和属性的表示是否正确。例如，是否正确地表示了“爱因斯坦”和“相对论”之间的关系。评估方法：通过人工标注的验证数据集或使用自动化工具与现有知识库（如Wikipedia、DBpedia）进行比较。

②完整性（Completeness）：知识图谱是否包含了所有重要的实体和关系，是否存在信息缺失。评估方法：对图谱进行覆盖度分析，查看是否遗漏了某些重要的知识或实体。

③一致性（Consistency）：知识图谱中的信息是否自洽，是否存在矛盾。例如，如果一个实体被描述为“出生于美国”，而在图谱中又被描述为“出生于英国”，就存在一致性问题。评估方法：使用逻辑检查工具，如基于规则的验证，检查图谱中的矛盾信息。

④可信度（Trustworthiness）：知识图谱中的知识是否来源可靠，是否能够信赖。例如，数据来源是否权威，是否存在低质量的外部数据污染。评估方法：验证数据的来源、引用标准和更新频率，评估来源的可靠性。

⑤可扩展性（Scalability）：知识图谱能否在不断增加的知识量下保持良好的性能，是否能够适应新的数据来源和知识更新。评估方法：测试图谱在数据量增加时的存储和查询性能。

⑥更新频率（Freshness）：知识图谱的更新频率是否足够高，以反映最新的变化和趋势。评估方法：评估图谱的更新周期和新增数据的及时性。

图6 具有外部数据输入的知识图谱构建

图6来自2022年发表的知识图谱构建系列文章：“基于 RoBERTa-wwm-ext 预训练模型的领域特定知识图谱研究^[2]”，其中对于命名实体识别中，文章具体列举了文本编码的预训练模型：双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）。这是一种特殊的递归神经网络（RNN），用于处理和预测时间序列数据。LSTM通过引入门控机制，解决了传统RNN在长序列数据中存在的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM网络层由细胞状态（cell state）和三个门（输入门、遗忘门和输出门）组成，这些门控制信息的流入、流出和保留，从而使网络能够记住和利用长时间跨度的信息。LSTM在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛应用，能够有效捕捉数据中的长期依赖关系。

并生成了条件随机场（Conditional Random Field, CRF），这是一种用于序列标注的概率图模型。它通过定义在给定观测序列条件下的标记序列的概率分布，来解决标记序列的预测问题。CRF模型在自然语言处理、图像处理等领域有广泛应用，特别适用于处理具有上下文依赖关系的序列数据。

CRF的基本思想是通过构建一个无向图模型，其中节点表示观测值和标记，边表示节点之间的依赖关系。通过最大化条件概率来训练模型，从而在给定观测序列的情况下，找到最可能的标记序列。

小结：

以上是知识图谱的初步介绍，如果你对这种方法比较感兴趣，可以继续关注我们后续的推文内容。我们将带你进一步了解如何生成知识图谱。

参考文献：

[1] Study on Smart Home Energy Management System Based on Artificial Intelligence

[2] Liu, X., Zhao, W., & Ma, H. (2022). Research on Domain-Specific Knowledge Graph Based on the RoBERTa-wwm-ext Pretraining Model. Computational intelligence and neuroscience, 2022, 8656013. https://doi.org/10.1155/2022/8656013